Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study was done to analyze the effects of rehabilitation therapy(RT) on knee muscle strength(KMS) in the elderly with total knee arthroplasty(TKA) through meta-analysis of randomized or non-randomized studies published or unpublished in domestic and foreign country between 1980 and 2012. Methods: From electronic database 767 studies were retrieved, of which 18 studies met the inclusion criteria. The data basis included Medline, CINAHL, KERIS, National Library of Korea, National Assembly Library, Korean Society of Nursing Science, Korean Society of Adult Nursing, Korean Academy of Fundamentals of Nursing, Korean Academic Society of Nursing Education, Korean Society of Muscle and Joint Health web sites. Words for the search were ‘TKA’ or ‘TKA and rehabilitation’ or ‘TKA and KMS’. The data were analyzed characteristics, effect size, effect variables and measurement tools of RT for KMS using the RevMan 5.3 program of the Cochrane library. Results: Type of RT was exercise therapy(range of motion exercise, aerobic exercise and machine-based exercise etc) or non-exercise therapy(education program, electric muscle stimulation, imagination therapy, musical therapy, massage etc). Effect variables for KMS were flexion, extension, ROM, peak torque, muscle strength and muscle function etc. Measurement tools were CPM(Contineous Passive Motion) machine, dynamometer, goniometer, knee isokinetic(KI), HSS(Hospital for Special Surgery), KSS(Knee Society Scale), LS(Lysholm Scale) and WOMAC(Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index). Total effect size of RT on KMS was significant. Effect sizes of RT on KMS were significant for dynamometer, KI and KSS but not significant for CPM machine, goniometer, HSS, LS and WOMAC. Conclusion: The results of this study suggest that RT is effective for KMS in the elderly with TKA and dynamometer/KI/KSS are safe tools for KMS measurement. But there’s need to statement completely contents of RT and be careful for selection of KMS measurement tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,014 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».